如何确保Caffe分割网络输出大小与输入相同？

Question

我正在使用U-net架构训练分段模型。输入图像大小为250x250。

目前，我手动调整了一些卷积层的填充，以确保模型输出的大小相同，即250x250。

但是当我输入不同尺寸的图像时，例如500x500图像，输出尺寸为506x506。

如何确保输出尺寸与所有尺寸的输入相同？

Answer 1

您可以使用"Crop"图层强制输出形状相同 使用U-net我建议在每次上采样后使用裁剪层，而不仅仅是在最后，以避免累积填充错误。

关于“填充错误”：
假设您输入的形状为100x100，如果为2，则将其取样3次，最终得到13x13的特征图。
现在，如果你每次x2上采样三次

13x13 --> 26x26 --> 52x52 --> 104x104

由于填充/舍入而添加了“额外”4个像素（在您的问题中，您有6个）。
但是，如果您在每次上采样后"Crop"

13x13 --> 26x26 \crop 25x25 --> 50x50 --> 100x100

您会看到只有在第一次上采样之后才会出现非平凡的裁剪，并且该级别只有1个像素错误，而不是4个。